En bas de l'échelle pour toujours, personne ne peut répondre à cet enfant de 17 ans.

Note : Cet article est plutôt spéculatif, nous espérons que vous aurez la patience de le lire jusqu'au bout

Texte : Xiao Bing

Le 26 juillet, Sam Altman, sur la scène du Chase Center de San Francisco, a déclaré : « Dire que si l'on n'entre pas dans les laboratoires de pointe, on tombera dans la sous-classe permanente, c'est absolument stupide ».

« Sous-classe permanente », ce terme à la mode refait surface.

Il a gagné en popularité sur le X de la tech durant l'été 2025, sa structure théorique provenant de « La Malédiction de l'Intelligence », ainsi que du papier de Trammell et Patel, « Le Capital au XXIIe Siècle ».

Cette affirmation ne prédit pas seulement que « l'IA laissera beaucoup de gens sans emploi », elle décrit un avenir plus extrême : lorsque l'IA pourra accomplir la majorité du travail cognitif et physique, les entreprises n'auront plus besoin d'embaucher autant de personnes pour créer de la richesse. L'importance des salaires dans l'économie diminuera en conséquence, et les profits iront de plus en plus à ceux qui contrôlent les modèles, la puissance de calcul, l'énergie et les centres de données.

Il ne s'agit pas seulement d'un groupe de personnes devenant temporairement pauvres, mais de la perte de valeur du travail sur lequel elles comptaient pour l'ascension sociale ; il ne s'agit pas seulement des riches devenant plus riches qu'avant, mais du fait que les personnes sans capital ne peuvent pas devenir propriétaires de capital grâce au travail, c'est ce qu'on appelle la « sous-classe permanente ».

Sans redistribution massive des richesses, propriété publique ou impôt progressif mondial sur le capital, cette théorie finit par mener à une conclusion troublante :

Presque tous les actifs pourraient progressivement converger vers le groupe de personnes déjà les plus riches au moment de la transition vers l'IA.

Bien sûr, ce n'est encore qu'une déduction, mais cela me fait penser à une petite chose.

L'année dernière, l'écrivaine Jasmine Sun a mené une enquête de terrain presque maladroite. Elle a rencontré un par un des chercheurs de laboratoires d'IA de pointe, chaque entretien durant une heure, sans enregistrement, sans conserver de traces, posant des questions comme un anthropologue sur leurs véritables opinions concernant l'avenir de l'IA.

Il y a une question qu'elle posait presque à chaque fois :

Supposons qu'un enfant américain ordinaire de 17 ans se tienne devant vous. Ce n'est pas un programmeur génie, il n'a que des B en notes, et ne s'intéresse pas vraiment à l'IA habituellement. Lui conseilleriez-vous comment préparer l'avenir ?

Presque personne n'a pu répondre.

Ces chercheurs ont des positions politiques variées, leurs jugements sur l'IA vont de l'optimisme au pessimisme, mais leurs réponses sont étonnamment cohérentes :

Je ne sais pas. La situation actuelle est effrayante ; il ne restera probablement pas beaucoup de travaux pour lui, et il se retrouvera justement piégé dans la période de transition la plus douloureuse...

Mais le vrai problème auquel cet enfant de 17 ans est confronté n'est peut-être pas de savoir s'il deviendra pauvre.

Ce qui est permanent, ce n'est pas la pauvreté

Il y a des pauvres et une sous-classe à toute époque, mais la « sous-classe » du passé n'était pas nécessairement une identité permanente.

Une personne pouvait vendre sa force de travail contre un salaire, puis convertir ce salaire en éducation, logement et actifs ; les travailleurs pouvaient également, par l'organisation, la grève et la négociation collective, exiger que le capital convertisse une partie de la croissance de la productivité en salaires plus élevés et en meilleurs avantages.

Ce mécanisme n'était pas juste, mais il conservait au moins une voie vers le haut.

Ce qui est vraiment poignant dans la « sous-classe permanente », c'est qu'elle suggère que cette voie elle-même pourrait disparaître.

En regardant l'histoire du travail, les syndicats, le salaire minimum et le week-end sont tous basés sur un même fait : le capital et le travail ne peuvent pas se remplacer complètement.

Les propriétaires d'usines avaient besoin d'ouvriers, les entreprises technologiques avaient besoin d'ingénieurs, donc les deux parties devaient s'asseoir pour négocier.

Marx avait prédit la haute concentration du capital, tout en proposant une solution. Car dans son monde, les travailleurs tenaient toujours quelque chose dont le capital avait besoin, mais ne pouvait pas fabriquer ex nihilo : le travail.

La grève était efficace parce que les travailleurs pouvaient temporairement la retenir. Si les ouvriers n'entraient pas dans l'usine, les machines ne pouvaient pas fonctionner ; si les ingénieurs n'écrivaient pas de code, les produits ne pouvaient pas être lancés.

Mais si la puissance de calcul peut acheter tout le travail qu'une personne peut fournir, ce que les travailleurs peuvent retenir tendra vers zéro.

À ce moment-là, le problème ne sera pas seulement la baisse des salaires de certains, mais le fait que le capital n'aura plus besoin de négocier avec la majorité. Les travailleurs auront du mal à accumuler des actifs via les salaires, et auront du mal à exiger une redistribution des bénéfices en arrêtant le travail.

Ce qui rend la sous-classe « permanente », c'est que la machine qui pouvait autrefois renvoyer les pauvres vers la classe moyenne, le travail, la négociation et l'accumulation d'actifs, a été démantelée.

Les preuves que cette machine se desserre sont passées de la théorie aux fiches de paie.

Le Laboratoire d'Économie Numérique de Stanford, utilisant des données microéconomiques d'ADP couvrant 4,6 millions de travailleurs, a découvert : après la popularisation de l'IA générative, dans les professions les plus exposées à l'IA, l'emploi des travailleurs âgés de 22 à 25 ans a connu une baisse relative d'environ 16 %, le taux de chômage des diplômés universitaires américains a atteint 5,6 %, soit une hausse de 1,6 points de pourcentage par rapport à il y a trois ans ; l'échelle de recrutement des diplômés par les grandes entreprises technologiques a baissé de 25 % en deux ans.

L'ascenseur fonctionne toujours normalement, c'est juste que le bouton du premier étage a été retiré.

Ceux qui ne peuvent pas répondre sont en train de s'assurer

Retour aux entretiens de Sun.

Ces chercheurs qui ne pouvaient pas répondre à « que devrait faire l'enfant de 17 ans » n'ont pas pour autant arrêté leur travail.

Sun a continué à demander : Puisque vous pensez que l'avenir est si dangereux, pourquoi continuez-vous à le construire ?

Les réponses se divisent grossièrement en trois catégories.

La première catégorie croit sincèrement que, tant que l'on survit à la période de transition, l'IA pourra finalement guérir les maladies et éliminer la pénurie.

La deuxième catégorie croit au déterminisme technologique : même si eux ne le font pas, d'autres le feront.

La troisième catégorie est la plus honnête, et aussi la plus embarrassante :

Si les grands bouleversements arrivent vraiment, autant se réserver une place dans l'avenir d'abord.

Cette impulsion de « se réserver une place » est en train de changer les flux de talents dans toute l'industrie de l'IA.

Un ami de Sun qui prépare un doctorat en IA à Berkeley a dit qu'environ la moitié de sa promotion a décidé de diplômé tôt, et certains choisissent même le sujet de leur thèse de doctorat en fonction de « quelle direction de recherche permet le plus facilement d'obtenir une offre de laboratoire d'IA ».

De nombreux auteurs indépendants et chercheurs en politiques autour de Sun ont également abandonné leur position originale pour rejoindre des laboratoires d'IA.

Ces propos semblent être des blagues, mais ils déterminent réellement les choix de vie d'une génération, et retirent continuellement des talents de l'écosystème de la recherche indépendante et des politiques publiques.

Et ceux qui sont retirés sont précisément le groupe de personnes les plus susceptibles de construire la table de négociation.

L'automatisation des usines au 20e siècle n'a pas généralement évolué vers des conflits intenses, une raison importante est qu'avant que les machines n'entrent dans l'usine, la direction devait généralement négocier avec le syndicat : l'automatisation devait être expliquée comme une mise à niveau de la sécurité, et l'augmentation des salaires devait être liée à l'augmentation de la capacité de production.

Entre le capital et le travail, il y a une table de négociation.

Les cols blancs d'aujourd'hui n'ont pas cette table.

Plus subtilement, ceux qui sont les plus capables de construire la table de négociation, les universitaires, les chercheurs indépendants et les talents politiques, sont convaincus d'entrer dans les laboratoires par le récit que « le travail est sur le point de perdre sa valeur ». Car ce n'est qu'en entrant dans le laboratoire qu'ils peuvent obtenir des actions et se ranger du côté du capital à l'avance.

Une boucle fermée se forme ainsi :

Plus il y a de gens qui croient que le pouvoir de négociation du travail est sur le point de disparaître, plus il y a de gens qui abandonneront la construction du pouvoir de négociation pour se battre pour des actions ; et moins il y a de constructeurs, plus le pouvoir de négociation du travail disparaît rapidement.

Personne n'est absolument en sécurité

Cet enfant de 17 ans n'est pas totalement sans conseils.

Face à l'incertitude apportée par l'IA, les gens ont déjà donné de nombreuses réponses, ce qui a directement engendré deux réactions.

L'une est d'apprendre l'IA le plus vite possible, en s'efforçant de devenir la dernière personne à être remplacée ; l'autre est de posséder des actifs d'IA le plus vite possible, en s'efforçant de se ranger du côté du capital avant que le travail ne perde sa valeur.

Cette dernière impulsion est particulièrement évidente dans la Silicon Valley, et même parmi les classes riches en Chine.

Certains sont prêts à tout pour obtenir des actions d'Anthropic, d'OpenAI ou d'autres entreprises d'IA de pointe, la théorie est simple : Si la singularité arrive vraiment, le travail pourrait se déprécier rapidement, et ce qui déterminera la situation d'une personne ne sera plus ce qu'elle sait faire, mais ce qu'elle possède à l'avance.

Selon cette logique, tant que l'on convertit les revenus du travail en actions d'entreprises d'IA avant la fermeture de la fenêtre, on a la chance de passer d'une personne remplacée par la technologie à une personne qui possède la technologie.

C'est aussi l'aspect le plus séduisant du récit de la « sous-classe permanente », il ne crée pas seulement de la peur, mais suggère aussi une voie de sortie :

Puisque le capital pourrait remplacer le travail, il faut devenir propriétaire de capital le plus vite possible plutôt que travailleur.

Le problème est que cette voie n'appartient d'abord pas à la majorité.

OpenAI et Anthropic ne sont pas des entreprises que les gens ordinaires peuvent acheter facilement sur le marché public. Ceux qui ont vraiment la chance d'obtenir ces actions sont généralement les employés des laboratoires, les investisseurs précoces, et les personnes riches capables d'entrer sur le marché privé.

Ainsi, c'est presque un argument circulaire :

Pour éviter de tomber dans la sous-classe parce qu'il n'a pas de capital, il doit d'abord posséder un capital que seule la classe supérieure peut obtenir.

Plus important encore, même si une personne obtient avec succès des actions, cette assurance n'est pas nécessairement valide永久 (permanemment).

Fernando Borretti, auteur du langage de programmation Austral, souligne qu'il existe en fait une contradiction interne dans la théorie de la « sous-classe permanente ».

Si l'IA peut vraiment accomplir presque tout le travail cognitif et physique à moindre coût, alors les travailleurs ordinaires pourraient certes perdre leur valeur économique, mais ceux qui détiennent des actions d'entreprises d'IA à l'avance ne pourront pas nécessairement devenir la « classe supérieure permanente ».

La raison est simple : la richesse n'est pas écrite dans les lois de la nature.

Une personne possède une entreprise, des terres ou de la puissance de calcul, non seulement parce que son nom est écrit sur le contrat, mais aussi parce que les tribunaux, la police et le gouvernement sont prêts à reconnaître et protéger ce droit de propriété.

Mais en poursuivant la déduction selon le scénario de « l'IA super intelligente remplace tout », l'IA pourrait finalement accomplir même la production, la gestion, la gouvernance et même la guerre. À ce stade, les riches d'aujourd'hui ne fournissent ni travail, ni ne maîtrisent de forces réelles en dehors des machines. Alors, pourquoi l'État futur ou la super intelligence devrait-il éternellement reconnaître leur propriété acquise dans l'ancienne ère ?

Acheter des actions d'entreprises d'IA peut peut-être permettre à une personne de traverser la période de transition, mais ne garantit pas qu'il reste永久 (permanemment) dans la classe supérieure.

Si posséder des actifs d'IA n'est pas une voie accessible à tous, la réponse plus commune est d'apprendre l'IA.

Cette voie présente un autre paradoxe :

Plus une personne est habile à utiliser l'IA pour augmenter la productivité, plus elle est susceptible d'aider l'entreprise à réduire la demande pour d'autres travailleurs.

Il peut peut-être rester temporairement dans l'ascenseur, mais il participe aussi au démantèlement des boutons des autres étages.

Cela ne signifie pas que les gens ne devraient pas apprendre l'IA. Pour un individu, maîtriser l'IA reste peut-être le choix le plus raisonnable actuellement. Le problème est que lorsque tout le monde essaie d'éviter d'être remplacé en augmentant son efficacité remplaçable, le résultat final pourrait être que les entreprises ont besoin de moins de travailleurs.

Les choix rationnels individuels, une fois superposés, pourraient au contraire accélérer la baisse du pouvoir de négociation global du travail.

Il y a aussi une autre réponse, qui est de quitter les domaines les plus facilement copiables par l'IA, pour se tourner vers les travaux nécessitant une présence physique.

Si l'offre de produits numériques tend vers l'infini, alors les opérations physiques, les responsabilités sur site et la confiance interpersonnelle qui ne peuvent pas être copiées à distance pourraient effectivement obtenir une prime plus élevée.

Les centres de données ont besoin d'électriciens, la société vieillissante a besoin de soignants, et les gens sont toujours prêts à payer pour la présence réelle des médecins, des enseignants et du personnel de service, mais ce n'est pas non plus une issue accessible à tous.

Ce qui semble être trois voies différentes répond en fait à la même question :

Comment faire pour tomber plus tard ?

Mais la réponse dont cet enfant de 17 ans a vraiment besoin est peut-être : Pourquoi la survie d'une personne doit-elle dépendre du fait qu'elle est encore nécessaire au capital ?

La raison pour laquelle les chercheurs ne peuvent pas répondre est que cette question nécessite finalement non pas un plan personnel, mais un nouveau système de distribution.

Lorsque le travail est encore irremplaçable, les salaires, les syndicats et les grèves constituent ensemble le mécanisme de distribution ; si le travail commence vraiment à perdre sa rareté, alors la société doit trouver une autre manière de distribuer la richesse créée par les machines à ceux qui ne sont plus nécessaires aux machines.

Cela ne peut pas être résolu par tout le monde apprenant l'IA plus dur, ni accompli par chaque personne achetant quelques actions à l'avance.

Ce que les individus peuvent acheter, c'est seulement du temps de tampon, ce qui manque vraiment, c'est toujours cette table de négociation.

Une table de négociation

Construire une table de négociation n'est pas quelque chose que tout effort individuel peut remplacer.

La Chine a inattendument fourni un échantillon de contrôle.

En décembre 2025, un tribunal de Beijing a jugé que le remplacement d'un poste par l'IA ne pouvait pas directement constituer un motif de licenciement légitime. Des employés d'entreprises d'État ont également déclaré que les outils d'IA qu'ils utilisaient pouvaient accomplir le travail d'environ deux employés, mais l'entreprise a promis de ne pas licencier au motif de l'IA.

Après être restée deux semaines en Chine, Sun a conclu que l'attitude sociale là-bas n'est pas un simple optimisme technologique, mais un pragmatisme de « la résistance n'est pas réaliste, alors montons d'abord dans le train ».

Mais au moins, quelqu'un essaie d'utiliser beaucoup de règles fragmentées et de législation pour rattraper les personnes qui tombent pendant la transition technologique.

Les États-Unis font face à quelque chose de plus proche d'un vide institutionnel.

En avril 2026, quelqu'un a lancé un cocktail Molotov sur la résidence d'Altman à San Francisco ; le même mois, un conseiller municipal soutenant un projet de centre de données a été pris pour cible par des coups de feu chez lui. Lors des cérémonies de remise des diplômes, des sifflets visant les dirigeants d'entreprises d'IA ont également commencé à apparaître.

Si les émotions ne trouvent pas d'exutoire institutionnalisé, elles trouveront elles-mêmes un exutoire.

Parallèlement, les données de la Réserve Fédérale de Saint-Louis montrent que 39 % de la croissance du PIB américain en 2025 provenaient des centres de données et des investissements liés à l'IA.

Tout le pays est en train de miser sa croissance sur une technologie dont la plupart des citoyens ne ressentent pas temporairement les bénéfices.

Les États-Unis tiendront des élections de mi-mandat en 2026, et les primaires des deux partis en 2028 sont également destinées à être serrées, Mark Kelly, Ro Khanna et Josh Hawley ont déjà publié des programmes d'action sur l'IA respectivement.

Ainsi, l'indicateur le plus digne d'observation dans les deux prochaines années est peut-être un seul :

Cette table de négociation, peut-elle être mise en place avant la colère ?

Cela pourrait être une loi stipulant que les entreprises ne peuvent pas simplement convertir toute l'augmentation de la productivité en licenciements ; cela pourrait être une nouvelle forme de syndicat, permettant aux employés d'une même entreprise de participer conjointement aux négociations sur le déploiement de l'IA sans avoir besoin d'avoir la même profession ; cela pourrait aussi être un chèque imprimé au nom d'une entreprise d'IA, redistribuant les bénéfices créés par la technologie à ceux qui supportent les coûts de transition via la fiscalité, les dividendes ou des fonds publics.

La forme spécifique n'est pas encore déterminée, mais la question centrale ne peut plus être évitée :

Lorsque les entreprises n'ont plus besoin d'embaucher la majorité pour créer de la richesse, sur quelle base la majorité peut-elle partager la richesse ?

Quant à cet enfant de 17 ans qui n'a que des B, il ne saura probablement jamais :

Lorsque le groupe de personnes les plus intelligentes de toute une industrie se voit poser la question « que faire de lui », la réponse qu'ils donnent est « pas de réponse ».

Ensuite, ils retournent chacun de leur côté, continuant à s'assurer pour eux-mêmes.